Hoe gebruik je de Qwen3.8-Flash API: volledige ontwikkelaarsgids

Qwen3.8-Flash van Alibaba is ontworpen voor toepassingen die lange context, multimodaal begrip, redeneren en agent-capaciteiten nodig hebben, zonder voor elke aanvraag een vlaggenschipmodel te gebruiken. De productie-Qwen3.8-Flash API op CometAPI gebruikt het model-ID qwen3.8-flash en is toegankelijk via een OpenAI-compatibele workflow.

Qwen3.8-Flash-Next is de open-weight onderzoeks- en architectuurpreview die ontwerp­richtingen voor Qwen4 laat zien. Qwen3.8-Flash bouwt voort op dezelfde kernarchitectuur als een productie-API-service op QwenCloud en Model Studio. Kies de gehoste API voor beheerd gebruik, of Flash-Next wanneer je open weights en controle over de serving-stack nodig hebt.

Deze gids houdt architectuur- en benchmarkdekking bewust beknopt, omdat CometAPI die onderwerpen al uitlegt in What is Qwen3.8-Flash-Next. De focus hier ligt op praktische API-integratie: setup, code, streaming, thinking, multimodaliteit, gestructureerde output, tools, caching, kosten en productietechniek.

Wat is Qwen3.8-Flash?

Qwen3.8-Flash is het kostenefficiënte productie-multimodaal-redeneermodel van Alibaba Qwen. Volgens de officiële QwenCloud-modeldocumentatie combineert het een sparse architectuur met 125B parameters en 6B geactiveerde parameters per token, een contextvenster van 1 miljoen tokens, tekst-/beeld-/video-invoer, functieaanroepen, gestructureerde output, contextcaching en ingebouwde toolondersteuning.

Het op efficiëntie gerichte ontwerp is gebaseerd op Gated DeltaNet and Qwen Sparse Attention, samen met Gated Residual-verbindingen en sparse MoE-activering. Deze componenten zijn bedoeld om inferentiekosten te verlagen en toch capaciteit te behouden voor coderen, kantoorautomatisering, visueel redeneren en agenttaken met een lange horizon.

Specificaties van Qwen3.8-Flash

Opmerking over architectuur: QwenCloud beschrijft de gehoste Qwen3.8-Flash als een 125B sparse model met 6B geactiveerde parameters per token en 51B extra N-gram embeddingparameters. Deze beschrijven de gedeelde architectuur; de tabel hierboven vermeldt limieten en mogelijkheden van de productie-API. Zie de officiële QwenCloud-modeldocumentatie voor beide sets details.

De combinatie van 1M context en tot 131,072 uitvoertokens maakt het model geschikt voor repository-schaalanalyse van code, grote documentcollecties en langlopende agentsessies. Een groot venster is capaciteit, geen reden om irrelevante context te sturen.

Hoe goed is Qwen3.8-Flash?

Het gedetailleerde benchmarkverhaal hoort thuis in CometAPI’s bestaande Qwen3.8-Flash-Next-uitleg. Voor API-selectie is het nuttigste signaal dat Qwen sterke resultaten meldt in coderen, kantoortaken, tools, GUI-agents, visuele wiskunde en begrip van lange video’s.

De praktische conclusie is niet dat één publieke benchmark de productiekwaliteit bepaalt. Qwen3.8-Flash is expliciet geoptimaliseerd voor software-engineering en toolgebruik, evenals multimodale agents en langlopende werkzaamheden. Benchmark je eigen prompts en toollussen vóór migratie.

Qwen3.8-Flash vs Qwen3.8-Max vs Qwen3.8-Flash-Next

Gebruik Qwen3.8-Flash wanneer throughput, contextlengte, multimodaliteit en kosten gezamenlijk belangrijk zijn. Gebruik Qwen3.8-Max wanneer de incrementele kwaliteit van het vlaggenschipmodel een hoger inferentiebudget rechtvaardigt. Kies Qwen3.8-Flash-Next wanneer je specifiek open weights en controle over de serving-stack nodig hebt.

Wat kost de Qwen3.8-Flash API?

De CometAPI-modelpagina voor Qwen3.8-Flash toont momenteel een invoerprijs van $0.12 per miljoen tokens na de weergegeven korting. Qwen’s officiële lanceringspost vermeldde $0.16/M invoer en $0.47/M uitvoer voor QwenCloud bij lancering. Omdat aanbiederstarieven kunnen wijzigen, beschouw live modelpagina’s als de bron van waarheid in plaats van oude blogcijfers hard te coderen.

Prijzen veranderen sneller dan architectuur. Controleer altijd opnieuw de live CometAPI-modelpagina voordat je een vaste kosten­calculator of inkoopschatting publiceert.

Toegang krijgen tot Qwen3.8-Flash via CometAPI

CometAPI stelt Qwen3.8-Flash bloot via een uniforme API. De basisworkflow is eenvoudig: maak een account, maak een API-token, sla het op als omgevingsvariabele, wijs een OpenAI-compatibele SDK op https://api.cometapi.com/v1, en selecteer qwen3.8-flash als model.

• Maak een CometAPI-account en open het API-dashboard.
• Maak een API-token met de minimale privileges die je applicatie nodig heeft.
• Sla het token op in een omgevingsvariabele of secret manager.
• Gebruik de CometAPI-basis-URL vanuit je server-side SDK.
• Stel het model in op qwen3.8-flash.

export COMETAPI_KEY="your_api_key_here"

$env:COMETAPI_KEY="your_api_key_here"

Commit geen API-sleutels naar source control en plaats geen bevoorrecht sleutel in JavaScript aan de browserzijde. Bewaar provider­referenties op de server.

## Hoe de Qwen3.8-Flash API aanroepen

### Python-voorbeeld

Omdat CometAPI een [OpenAI-compatibele Chat Completions-interface](https://apidoc.cometapi.com/api/text/chat) aanbiedt, kun je de standaard OpenAI Python-client gebruiken in plaats van voor eenvoudige tekstverzoeken een provider­specifieke SDK te leren.

Bash

pip install -U openai

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.8-flash",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a concise software engineering assistant."},
{"role": "user", "content": "Explain dependency injection with a short Python example."},
],
)

print(response.choices[0].message.content)

Voor een bestaande OpenAI-compatibele applicatie zijn de belangrijkste wijzigingen doorgaans de `base_url` en de modelidentifier. Dat vermindert integratiewerk en maakt latere model-A/B-tests eenvoudiger.

### cURL-voorbeeld

cURL is nuttig voor endpoint-smoketests, CI-pijplijnen en het isoleren van authenticatieproblemen van SDK-configuratie.

Bash

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
-H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY"
-H "Content-Type: application/json"
-d '{
"model": "qwen3.8-flash",
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a technical assistant."},
{"role": "user", "content": "Give me three ways to reduce API latency."}
]
}'

Als het cURL-verzoek slaagt maar je applicatie niet, inspecteer dan het laden van omgevingsvariabelen, basis-URL-configuratie, proxy-instellingen, request-serialisatie en SDK-versie voordat je het model-endpoint de schuld geeft.

### JavaScript-/Node.js-voorbeeld

Bash

npm install openai

JavaScript

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
baseURL: "https://api.cometapi.com/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
model: "qwen3.8-flash",
messages: [
{ role: "system", content: "You are an experienced backend engineer." },
{ role: "user", content: "Design a Redis-backed rate limiter for an API." }
]
});

console.log(response.choices[0].message.content);

Voor webapplicaties: roep het model aan vanaf je backend. Een productie-API-sleutel mag niet aan onbetrouwbare browsers worden geleverd.

## Kernmogelijkheden van de Qwen3.8-Flash API: streaming, multimodale invoer en toolaanroepen

### Streaming van antwoorden

Voor chatinterfaces en code-assistenten verbetert streaming de waargenomen latentie door tokens weer te geven zodra ze arriveren. De CometAPI Chat Completions API ondersteunt server-sent event streaming op compatibele routes.

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)

stream = client.chat.completions.create(
model="qwen3.8-flash",
messages=[{
"role": "user",
"content": "Design an authentication architecture for a SaaS API."
}],
stream=True,
stream_options={"include_usage": True},
)

for chunk in stream:
if not chunk.choices:
if getattr(chunk, "usage", None):
print("\nUsage:", chunk.usage)
continue

delta = chunk.choices[0].delta
if delta.content:
    print(delta.content, end="", flush=True)

In productie: leg modelnaam, HTTP-status, time-to-first-token, totale latentie, invoertokens, uitvoertokens en retrycount vast. Die metrics zijn bruikbaarder dan alleen een gemiddelde latentie.

### Denkmodus

Qwen3.8-Flash is een redeneermodel en thinking is standaard ingeschakeld. De officiële QwenCloud-documentatie biedt drie redeneerniveaus: `low`, `medium` en `xhigh`, waarbij `xhigh` als gedocumenteerde standaard geldt.

| Modus  | Officieel gedrag    | Typisch gebruik                              |
| ------ | ------------------- | -------------------------------------------- |
| low    | Lichte redenering   | Extractie, classificatie, eenvoudige Q\&A    |
| medium | Gebalanceerde redenering | Algemene ontwikkeling en documentwerk     |
| xhigh  | Maximale redenering | Moeilijke code, planning, architectuur, wiskunde |

Python - native QwenCloud-voorbeeld

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
api_key=os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"],
base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.8-flash",
messages=[{
"role": "user",
"content": "Review this system architecture and identify concurrency risks."
}],
extra_body={"enable_thinking": True},
reasoning_effort="medium",
)

print(response.choices[0].message.content)

Provider-specifieke parameters kunnen verschillen achter uniforme API-lagen. Valideer Qwen-native opties tegen de [huidige CometAPI API-documentatie](https://apidoc.cometapi.com/api/text/chat) of Playground voordat je er in productie op vertrouwt.

Gebruik niet automatisch maximale redenering voor elke aanvraag. Eenvoudige extractie of classificatie heeft dat zelden nodig. Omgekeerd kan te weinig redenering in een meerturns toollus mislukte acties en retries veroorzaken, dus optimaliseer voor succesvolle taakvoltooiing in plaats van de laagste kosten per enkele beurt.

### Beeldbegrip

Qwen3.8-Flash is van nature multimodaal. De [officiële Qwen vision-documentatie](https://docs.qwencloud.com/developer-guides/getting-started/vision-models) vermeldt tekst-, beeld- en video-invoer met tekstuitvoer, waardoor het model geschikt is voor schermafbeeldingen, documenten, grafieken, UI-inspectie en visuele-agentworkflows.

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.8-flash",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "Identify the three most important anomalies in this dashboard."},
{
"type": "image_url",
"image_url": {"url": "https://example.com/dashboard.png"}
}
]
}],
)

print(response.choices[0].message.content)

Controleer vóór verzending van een multimodale workflow via een aggregator of de exacte route momenteel de gewenste beeld- of videomogelijkheid biedt. Aanbiederscapaciteiten en mogelijkheden van uniforme routes kunnen onafhankelijk evolueren.

### Videobegrip

De native Qwen-service kan video verwerken, en de [Qwen vision-limieten voor Qwen3.8-Flash](https://docs.qwencloud.com/developer-guides/getting-started/vision-models) omvatten langdurige videowerk­lasten tot twee uur onder de gedocumenteerde beperkingen. De framesampling kan worden afgestemd; hogere sampling legt meer visuele details vast maar verhoogt verwerking en tokenkosten.

* Vergader- en college-analyse
* Samenvatting van tutorials en workflows
* UI- of applicatiestroominspectie
* Videocontentreview
* Langvormige multimodale documentworkflows

Ga er niet van uit dat de maximaal geaccepteerde video het meest efficiënte verzoek is. Benchmark samplingrate, segmentatie, latentie en nauwkeurigheid op je eigen content voor productie.

### Gestructureerde JSON-uitvoer

Gestructureerde output is nuttig wanneer een modelantwoord door code wordt verbruikt in plaats van door een mens. Qwen3.8-Flash [ondersteunt gestructureerde output](https://docs.qwencloud.com/developer-guides/getting-started/latest-model), terwijl OpenAI-compatibele routes JSON-responsformaten kunnen aanbieden.

Python

response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.8-flash",
messages=[{
"role": "user",
"content": (
"Analyze this support request and return category, priority, and summary as JSON: "
"Payment succeeded but my subscription is still inactive."
)
}],
response_format={"type": "json_object"},
)

print(response.choices[0].message.content)

JSON

{
"category": "billing",
"priority": "high",
"summary": "Subscription inactive after successful payment"
}

Valideer voor kritieke workflows de geparse JSON tegen je eigen schema, zelfs wanneer de provider een responsformaat afdwingt. Modelcompliance vervangt geen validatie op applicatieniveau.

### Functieaanroepen

Qwen3.8-Flash ondersteunt functieaanroepen en tool-bewuste redenering. Het model kiest een tool en argumenten; jouw applicatie blijft eigenaar van autorisatie, validatie, uitvoering en de geretourneerde waarde.

Python

tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_order_status",
"description": "Retrieve the current status of an order.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"order_id": {"type": "string"}
},
"required": ["order_id"]
}
}
}
]

response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.8-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Where is order A-10492?"}],
tools=tools,
tool_choice="auto",
)

print(response.choices[0].message.tool_calls)

Laat een door een LLM gegenereerde toolaanroep nooit de permissies omzeilen die op een normale gebruiker van toepassing zijn. Hoog-impactoperaties zoals terugbetalingen, verwijderingen of accountwijzigingen moeten buiten het model worden gevalideerd.

## Waarom het behouden van thinking belangrijk is voor agents

Qwen documenteert `preserve_thinking` voor meerturns redeneren, en [Qwen3.8-Flash staat vermeld onder de ondersteunde modellen](https://docs.qwencloud.com/developer-guides/text-generation/thinking). Het behouden van redeneringsstatus kan herhaalde reconstructie verminderen in lange toollussen zoals repository inspecteren -> bestand bewerken -> tests uitvoeren -> falen inspecteren -> patch herzien.

De trade-off is contextgroei. Bewaar genoeg status om coherentie te behouden, maar vat samen of snoei verouderd materiaal wanneer het de agent niet langer helpt de volgende actie te kiezen.

## Contextcaching gebruiken

Modellen met grote context worden duur wanneer een applicatie herhaaldelijk dezelfde lange prefix opnieuw verzendt. Qwen3.8-Flash [ondersteunt contextcaching](https://docs.qwencloud.com/developer-guides/getting-started/latest-model), inclusief impliciete, expliciete en sessiegerichte patronen in de officiële service.

| Cachetype       | Gedrag                                                     | Goede toepassing                         |
| --------------- | ---------------------------------------------------------- | ---------------------------------------- |
| Impliciete cache | Provider detecteert automatisch herbruikbare gemeenschappelijke prefixen | Herhaalde instructies en stabiele prefixen |
| Expliciete cache | Applicatie maakt bewust herbruikbare gecachte context aan | Grote vaste documenten of codesnapshots  |
| Sessiecache     | Sessiegeoriënteerde cache in ondersteunde Responses-API-workflows | Langlopende agents met persistente status |

Goede cachekandidaten zijn groot, vaak hergebruikt, grotendeels identiek en geplaatst nabij het begin van de context. Voorbeelden zijn systeeminstructies, productdocumentatie, repository-snapshots of stabiele agentachtergrondstatus.

## Moet je 1 miljoen tokens in elke prompt stoppen?

Nee. Het contextvenster van 1 miljoen tokens lost een capaciteitsprobleem op; het neemt niet de noodzaak voor contextengineering weg. Alles meesturen kan prefill-latentie, kosten, irrelevante bewijslast en debugcomplexiteit verhogen.

Tekst

retrieve -> rank -> construct context -> cache reusable prefix -> call model

Gebruik het volledige venster wanneer kruisdocument- of repositorybrede relaties echt onderdeel van de taak zijn. Anders leveren retrieval, ranking, samenvatting en caching doorgaans een schoner verzoek op.

## Qwen3.8-Flash koppelen aan ontwikkelaarstools

### Claude Code-configuratie

Qwen’s productieservice ondersteunt een Anthropic-compatibel protocol voor agent tooling. De officiële release geeft een Claude Code-configuratie met `qwen3.8-flash`.

Bash - native QwenCloud

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

export ANTHROPIC_MODEL="qwen3.8-flash"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="qwen3.8-flash"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/apps/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<YOUR_QWEN_API_KEY>"

claude

Dit voorbeeld gebruikt QwenCloud direct omdat het Anthropic-compatibele pad en variabelen providerspecifiek zijn. Gebruik voor CometAPI alleen de protocollen en routes die momenteel zijn gedocumenteerd voor het account en endpoint dat je aanroept.

### Codex-configuratie

Qwen documenteert ook een Responses-compatibele Codex-configuratie. Een native QwenCloud-configuratie kan er zo uitzien:

TOML - native QwenCloud

model_provider = "QwenCloud"
model = "qwen3.8-flash"

[model_providers.QwenCloud]
name = "QwenCloud"
base_url = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
env_key = "OPENAI_API_KEY"
wire_api = "responses"

Dit is een van de redenen waarom Qwen3.8-Flash interessanter is dan een conventioneel low-cost chatmodel: het is expliciet gepositioneerd voor langlopende code- en agentlussen, niet alleen one-shot completions.

## Wat zijn de beste gebruiksscenario's voor de Qwen3.8-Flash API?

### Coding-agents

De benchmarks voor coderen en software-engineering, lange context en toolondersteuning maken repositoryanalyse, debuggen, refactoring over meerdere bestanden, testgeneratie, code review en CI-remediatie natuurlijke werkstromen.

### AI-agents met hoog volume

Lage kosten per token tellen zwaarder wanneer één gebruikerszichtbare taak veel modelaanroepen triggert. Een agent met 20 stappen kan zelfs een klein kostverschil vermenigvuldigen over redenerings- en toollussen.

### Analyse van lange documenten

Het 1M-contextvenster is nuttig voor contracten, technische handleidingen, onderzoekscollecties, enterprise-kennis en grote documentatiesets. Retrieval en caching blijven belangrijk wanneer slechts een fractie van het materiaal relevant is.

### Visuele en UI-agents

Sterke visuele en GUI-georiënteerde resultaten zoals AndroidWorld en MathVision maken het model relevant wanneer schermafbeeldingen, diagrammen of UI-status de volgende toolactie beïnvloeden.

### Kostenbewuste productie-automatisering

Als een werklast niet bij elke beurt Qwen3.8-Max nodig heeft, kan het routeren van routinewerk naar Qwen3.8-Flash de uitgaven verlagen terwijl je toegang behoudt tot een krachtiger fallback voor moeilijke gevallen.

## Qwen3.8-Flash API-kosten optimaliseren

* Beperk de uitvoerlengte tot wat de applicatie daadwerkelijk verbruikt.
* Gebruik lagere redenering voor eenvoudige extractie, tagging en routinematige transformatietaken.
* Cache grote herhaalde prefixen in plaats van ze telkens opnieuw te verwerken.
* Snoei verouderde gespreksgeschiedenis en redundante tooloutput.
* Routeer onzekere of mislukte taken naar hogere redenering of een sterker fallback­model.
* Meet kosten per succesvolle taak, niet alleen kosten per token of per verzoek.

Tekst

simple extraction / classification
|
v
Qwen3.8-Flash + low reasoning
|
v
complex / uncertain / failed task?
|
v
higher reasoning / stronger fallback model

Een goedkoper verzoek dat twee keer faalt kan meer kosten dan een iets duurder verzoek dat in één keer slaagt. Voor agents neem je retries, toolaanroepen en downstream-herwerk op in je kostenmodel.

## Best practices voor Qwen3.8-Flash in productie

* Houd de modelnaam configureerbaar zodat je A/B-tests kunt doen en kunt terugdraaien zonder applicatiecode aan te raken.
* Gebruik exponentiële backoff voor tijdelijke 429- en 5xx-fouten.
* Log requestlatentie, time-to-first-token, tokengebruik, retrycount en foutklasse.
* Valideer gestructureerde outputs met schemas aan applicatiezijde.
* Houd autorisatie en zakelijke regels met hoge impact buiten de LLM.
* Benchmark het model met je echte prompts, tools, talen en contextlengtes.
* Gebruik een fallbackmodel alleen voor gevallen die daadwerkelijk meer capaciteit nodig hebben.

Bash

AI_MODEL=qwen3.8-flash

## Veelvoorkomende Qwen3.8-Flash API-fouten

### 401 Unauthorized

Betekent meestal dat de API-sleutel ontbreekt, ongeldig is of naar het verkeerde provider-endpoint wordt gestuurd. Bevestig de omgevingsvariabele en de `Authorization: Bearer ...`-header.

Bash

echo $COMETAPI_KEY

### 404 or Model Not Found

Bevestig dat de modelidentifier exact `qwen3.8-flash` is. Vervang `Qwen3.8-Flash-Next` niet; de open-weight architectuurrelease en het gehoste productiemodel zijn geen uitwisselbare deploymentnamen.

### 429 Rate Limit

Gebruik exponentiële backoff, verlaag de gelijktijdigheid en inspecteer de rate limits van de route die je daadwerkelijk gebruikt. Limieten van provider en aggregator kunnen verschillen.

### Zeer trage antwoorden

* Controleer de reasoning effort.
* Meet promptlengte en outputcap.
* Inspecteer het aantal iteraties in de toollus.
* Verminder onnodig grote beeld-/video-invoer.
* Schakel streaming in voor gebruikersgerichte interfaces.

### Onverwacht hoog tokenverbruik

* Inspecteer behouden gespreksgeschiedenis.
* Controleer of grote documenten herhaaldelijk opnieuw worden verzonden.
* Kijk naar uitgebreide tooloutput en retrylussen.
* Verminder onnodige redenering bij routinetaken.
* Gebruik cachemetrics en tokenlogs per route.

## Is de Qwen3.8-Flash API de moeite waard?

Voor een eenvoudige chatbot met korte vorm kan Qwen3.8-Flash meer capaciteit zijn dan nodig. De waarde is duidelijker wanneer een applicatie lange context en multimodaliteit nodig heeft samen met redeneren en functieaanroepen, vooral wanneer kosten tellen bij een hoog aanvraagvolume.

Via het Qwen3.8-Flash-endpoint van CometAPI kunnen ontwikkelaars een OpenAI-compatibele integratiestijl behouden terwijl ze Qwen naast andere modellen testen. Een verstandige productie-architectuur is daarom niet om één model af te dwingen voor elke werklast, maar om Flash als efficiënt standaardmodel te gebruiken en alleen op te schalen waar de kwaliteitswinst dat rechtvaardigt.

## Conclusie

Qwen3.8-Flash is een praktisch API-model omdat de technische prioriteiten nauw aansluiten op productiebeperkingen: lange context, multimodale invoer, redeneren, toolgebruik en inferentie met weinig actieve parameters. De officiële architectuurdetails zijn nuttige context, maar het productievoordeel komt voort uit hoe je het integreert en beheert.

Begin met [de CometAPI Qwen3.8-Flash-modelpagina](https://www.cometapi.com/models/aliyun/qwen3-8-flash/) en een OpenAI-compatibele client, voeg vervolgens streaming, schemavalidatie, veilige tools, contextcaching, observability en workloadrouting toe naarmate je applicatie volwassen wordt.

Python

client = OpenAI(
api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.8-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Your request here"}],
)